合計約22.7kgのカゴを両手で机の上へ。松尾研究所と川崎重工、Kaleido9の強化学習を6週間で実機に

松尾研究所が2026年10月13日、川崎重工業のヒューマノイド「Kaleido9」向けに強化学習ポリシーを共同開発したと発表した。NVIDIAのシミュレータで学習して実機へ移すSim2Realの流れを6週間で組み、2026年5月21日に米サンノゼの「Kawasaki Physical AI Center San Jose」開所式で、合計約22.7kgのカゴを両手で持ち上げて机に置くデモを行った。

HuRoC 編集部

編集部 · HuRoC

2026.10.14 6分

左右の手に提げたカゴは、合わせて約50ポンド（約22.7kg）。20kgの米袋より少し重い荷を、川崎重工業のヒューマノイド「Kaleido9」が持ち上げ、机の上に置いた。動かしたのは、東京大学の松尾・岩澤研究室に伴走する松尾研究所と川崎重工が共同開発した強化学習のポリシーだ。

松尾研究所は2026年10月13日、川崎重工とKaleido9向けの強化学習ポリシーを共同開発したと発表した（PR TIMESでも配信）。デモはそれより前の2026年5月21日、川崎重工が米サンノゼに開いた「Kawasaki Physical AI Center San Jose」の開所式で披露されている。

仮想空間で多数の機体がカゴを机に置く動作を学習し、学習済みポリシーを実機のKaleido9で推論する流れを示した図（松尾研究所リリースより、画像提供：川崎重工業）

シミュレータで学び、羽田で確かめ、サンノゼで見せた

リリースによると、この取り組みではNVIDIAのシミュレータ上で強化学習を回す環境を作り、ハードウェアとソフトウェアの仕様の理解から実機推論の設計、学習から実機推論までの全体の流れを、開発着手から6週間で仕上げた。いわゆる「Sim2Real」だ。着手から羽田の実験拠点「KAWARUBA」での検証を経て、サンノゼでの実演に至るまでも約6週間だったとしている。

両社は、従来のヒューマノイドでは難しかった、重いカゴを両手で保持して机に置く連続動作を実機で実現したとし、川崎重工の高トルク制御と高剛性の機体を生かすモデルにしたと説明する。二足の機体が重い物を体の前で持てば重心は前へ移り、置き終えるまで姿勢を保ち続けなければならない。その動作を学習で得たポリシーで動かした点が今回の要所だ。

試行回数と成功率、シミュレータの製品名と学習時間、ポリシーが脚を含む全身を制御するのか、カゴを持って歩いたのかは、リリースに書かれていない。Kaleido9の自重と可搬重量も、今回確認した川崎重工の公開資料には見当たらなかった。公開写真では、機体の背中側から床へケーブルが伸びている。給電用か通信用かは確認できなかった。

Kaleido9が左右の手に提げたカゴを机の上に置く場面（松尾研究所のプレスリリース〈PR TIMES〉より）

2015年から9世代、軽く頑丈な機体の積み重ね

川崎重工の系譜のブログによると、ヒューマノイド開発は2015年頃に始まった。2017年の国際ロボット展での初公開は外部給電で、2019年にバッテリーを積み、電装一式を体内に収めたスタンドアローン型になった。骨格にマグネシウム合金を使い、外装を3Dプリンターの樹脂製に替えて、軽量化と試作の速さを得た。

9世代目のKaleido9は、2026年3月のブログによれば、販売開始を見据えて脚部を部品の定格内で使う設計に改め、崩れかけたときに足が素早く出る。車輪で移動し現場で立ち上がる「Kaleidoステーション」も構想する。段階的なロードマップでは、2030年頃に工場やプラントなど管理された空間で、遠隔操縦による単独作業や人の作業支援から活用が進むとする。最終的な適用先は災害現場だ。

22.7kgという数字の並び方

Boston DynamicsのAtlasは可搬重量を瞬間50kg、持続30kgと公表している。Agility Roboticsは2026年9月に発表したDigit 5で50ポンド（22.7kg）までの荷を繰り返し持ち上げられるとし、米OSHAの規制下にある施設で1人が担う持ち上げ作業を網羅できると説明する。Kaleido9のデモ（2つのカゴの合計）と同じ値だが、製品仕様とデモでは条件がそろわない。

国内では安川電機も、東京ロボティクスの知見でヒューマノイド用アクチュエータを開発している。

HuRoCの視点

重い物を持ち上げて置く作業は、介護、物流の荷役、災害現場のように、人の腰と膝に負担が集まる仕事だ。リリースは今回の取り組みを、川崎重工が展開する「Physical AI Ready」の技術力と、松尾研究所が培ってきた深層学習・強化学習領域の研究力を結集したものと説明する。具体的な作業の分担はリリースには書かれていない。2020年2月設立の松尾研究所は、松尾・岩澤研究室の成果を「開発・実装」して社会に広げることを掲げる。

学習側が6週間で機体に乗り移れるなら、重工の頑丈な機体と大学発の学習技術を組み合わせる試行は増える。2017年に電源コードをつないで起き上がって見せたKaleidoは、学習したポリシーで22.7kgを机に置く段階に来た。次に知りたいのは、同じ動作を何回続けられるかだ。

出典

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